Изменена: 2020-06-02
Аннотация
Рассмотрены проблемы прогнозирования основных механических свойств стальной арматуры от химического состава стали. Обосновано применение сетей GRNN.
Ключевые слова
Литература
1. WEB-ресурс фирмы Бетэлтранс. Режим доступа: http://www.beteltrans.ru/product/upway/shpali_32.html
2. Харитонов, В.А. Проектирование режимов высокоскоростного волочения проволоки на основе моделирования / В.А. Харитонов, С.М. Головизнин. – Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2011. – 117с.
3. Совершенствование производства высокоуглеродистой эвтектоидной стали при помощи эффективного модифицирования и микролегирования / В.А. Бигеев, А.Б. Сычков, Г.С. Зайцев. –Современные проблемы горнометаллургического комплекса. Энергосбережение. Экология. Новые технологии.. 10 Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием.- Старый Оскол: Изд-во БелГУ, 2013. С. 3-8
4. Усовершенствование технологии производства стали с целью повышения качества бунтового проката для армирования железобетонных конструкций / В.М. Колокольцев, А.Б. Сычков,
5. В.А. Бигеев, Г.С. Зайцев и др. –Электрометаллургия. 2014. № 5. С. 11-14 5. Металлургические и металловедческие аспекты поизводства высокоуглеродистой катанки / А.Б. Сычков, М.А. Жигарев, А.Ю. Столяров и др. – Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2014. – 257с.
6. Назаров, А.В. Нейросетевые алгоритмы оптимизации и прогнозирования систем / А.В. Назаров, А.И. Лоскутов – СПб.: Наука и техника, 2003. – 384 с. 7. Медведев, В.С. Нейронные сети MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с de Kleer J. “An assumption-based TMS”. Artif Intell 1986; 28:127-162.